解人脸脚本
㈠ 2022人脸识别最新解除方法
2022人脸识别最新解除方法如下：
操作工具：vivo X9
操作系统：Funtouch OS 7.127
软件：微信v8.2
1、在手机里点击打开微信app。
㈡ 人脸识别解除方法教程是什么
游戏人脸识别解除的具体方法：
工具：苹果手机 iPhone8
系统：iOS 13.2
1、首先打开手机QQ，点击左上角的“QQ头像”。
㈢ 有一张人脸的侧脸图像，如何用python及相关的库来计算人脸转过的角度。
这个很难办到，不过可以通过判断关键点的特点进行判断，但是准确率不高
前言
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
一点区分
对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。
所用工具
Anaconda 2——Python 2
Dlib
scikit-image
Dlib
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
pip install dlib
上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：
pip install scikit-image
注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。
人脸识别
之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。
首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：
准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比
CNN 更加强大。
1. 前期准备
shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。
然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。
本文这里准备的是六张图片，如下：
她们分别是
然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：
可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。
2.识别流程
数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：
3.代码
代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是girl-face-rec.py
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys,os,dlib,glob,numpy
from skimage import io
if len(sys.argv) != 5:
print "请检查参数是否正确"
exit()
# 1.人脸关键点检测器
predictor_path = sys.argv[1]
# 2.人脸识别模型
face_rec_model_path = sys.argv[2]
# 3.候选人脸文件夹
faces_folder_path = sys.argv[3]
# 4.需识别的人脸
img_path = sys.argv[4]
# 1.加载正脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 2.加载人脸关键点检测器
sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 3. 加载人脸识别模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
# win = dlib.image_window()
# 候选人脸描述子list
descriptors = []
# 对文件夹下的每一个人脸进行:
# 1.人脸检测
# 2.关键点检测
# 3.描述子提取
for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):
print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
#win.clear_overlay()
#win.set_image(img)
# 1.人脸检测
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
# 2.关键点检测
shape = sp(img, d)
# 画出人脸区域和和关键点
# win.clear_overlay()
# win.add_overlay(d)
# win.add_overlay(shape)
# 3.描述子提取，128D向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
# 转换为numpy array
v = numpy.array(face_descriptor)
descriptors.append(v)
# 对需识别人脸进行同样处理
# 提取描述子，不再注释
img = io.imread(img_path)
dets = detector(img, 1)
dist = []
for k, d in enumerate(dets):
shape = sp(img, d)
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
d_test = numpy.array(face_descriptor)
# 计算欧式距离
for i in descriptors:
dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)
dist.append(dist_)
# 候选人名单
candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']
# 候选人和距离组成一个dict
c_d = dict(zip(candidate,dist))
cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])
print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]
dlib.hit_enter_to_continue()
4.运行结果
我们在.py所在的文件夹下打开命令行，运行如下命令
python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg
由于shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字实在太长，所以我把它们重命名为1.dat和2.dat。
运行结果如下：
The person is Bingbing。
记忆力不好的同学可以翻上去看看test1.jpg是谁的图片。有兴趣的话可以把四张测试图片都运行下试试。
这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试图片的输出结果是候选人4。对比一下两张图片可以很容易发现混淆的原因。
机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。
有兴趣的同学可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选图片用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的。全凭自己了。
㈣ 怎样使用 OpenCV 进行人脸识别
1、首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。
2、把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。只有下面这三句：
Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();
model->train(images, labels);
model->save("MyFacePCAModel.xml");
3、然后打开摄像头进行人脸检测，就是框出人脸的位置。人脸检测模型是opencv自带的。
CascadeClassifier cascade;
cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");
这是加载的方法。
cascade.detectMultiScale(gray, faces,
1.1, 2, 0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
| CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
Size(30, 30));
这是检测的方法。这里检测得到的就是一个一个的人脸的矩形框，然后用画矩形的方法把它们画出来就行了。
4、然后就是对检测到的人脸进行识别了，用我们刚才训练好的人脸模型。加载：
Ptr<FaceRecognizer> modelPCA = createEigenFaceRecognizer();
modelPCA->load("MyFacePCAModel.xml");
检测：
int predictPCA = 0;
if (face.rows >= 120)
{
resize(face, face_test, Size(92, 112));
}
if (!face_test.empty())
{
predictPCA = modelPCA->predict(face_test);
}
如果预测结果等于标记结果，说明识别正确。
大致流程就这样了，如果你对opencv有了一定的了解，应该能看懂了。
㈤ 如何使用doppia进行人脸检测
doppia一共提供三种人脸检测方法，分别是DPM，HeadHunter和HeadHunter_baseline，后俩者在使用上没有什么差别，只不过是选择的模型不同，而DPM则可以视为与整个doppia相对立的一部分内容，它使用matlab编译运行，本节主要阐述HeadHunter的使用方法。
人脸检测模块在src/applications/objects_detection/中，假如你编译成功可以看到可执行文件objects_detection，该程序支持多种目标检测，具体要检测什么，主要看你的配置文件，人脸检测采用的配置文件是eccv2014_face_detection_pascal.config.ini，我们可以以此为模版，根据情况修改。 先说一下几个修改的地方，
save_detections = true 设置为true用于保存结果
process_folder = /opt/wangchao/new-fddb/ 这个就是你图片保存的目录，注意这里只支持单层目录，假如图片存储在这个目录下的其他目录，那么是读取不了的。
method = gpu_channels 这里可以设置选择cpu或gpu等，我们选择gpu
model = ../../../data/trained_models/face_detection/headhunter.proto.bin 之前提到过HeadHunter和HeadHunter_baseline方法，其不同就在于此处所择的模型不同，我们选择的是HeadHunter，用另一种的话就把路径指向那个就行了。
score_threshold ＝ 0.5 这是一个阈值，调低的话，可以增加召回率，相应的也会降低准确率，关于不同阈值对结果的影响建议参考论文。
还有一些其他的选项，我们暂时可以不用修，改保持默认即可。
另外，运行 ./objects_detection --help 可以看到更多的其他配置选项，接下来运行如下命令可以启动程序：
./objects_detection -c eccv2014_face_detection_pascal.config.ini --gui.disable true --gpu.device_id 1
在这里我们可以看到有俩个额外的选项–gui.disable 和 --gpu.device_id，程序规定，外部选项的优先级高于配置文件，也就是说我们可以用相同的配置文件，而在外部修改其某个选项，来方便测试，这里俩个选项也是我们常用的选项，–gui.disable用来选择是否开启gui，由于我们运行在云主机上，所以选择true，禁用gui；–gpu.device_id用来选择gpu设备，我们的机器有俩张卡，我们选择第二张卡，所以设为1，默认为0.
程序启动后会打印出很多命令，细心的可能会发现如下一条报错信息：
Error parsing text-format doppia_protobuf.DetectorModel: 2:2: Message type "doppia_protobuf.DetectorModel" has no field named "E".
无需介意这条错误信息，它并不会影响程序运行，开发者说此处报错是因为protobuf在选择表达方式，失败后会选择另一种可用的（大概就是这个意思吧），就是说你的程序是在正确运行。
程序运行结束后会在当前目录产生一个类似于2015_09_18_79659_recordings的文件夹，文件夹内有detections.data_sequence，这就是我们所要的结果，但是显然还需要进一步的处理。
在doppia根目录下 tools/objects_detection/detections_to_caltech.py 脚本用于帮助我们将.data_sequence转换为我们可以理解的方式，该脚本有俩个选项-i和-o，分别指定.data_sequence和输出目录。
运行后会在输出目录产生txt文件，文件名是图片名，文件内存储着截取的人脸坐标和置信概率，至此，我们通过doppia完成了人脸检测程序，获得了我们想要的结果。
这里提供俩个脚本，分别是修改过的detections_to_caltech.py和一个人脸截取脚本，修改过后的detections_to_caltech.py可以将所有照片按指定格式存储于一个txt内，人脸截取脚本通过读入该txt从相应照片上扣取人脸。
㈥ 如何解除人脸识别
在安全中心即可解除。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫作人像识别、面部识别。
2021年7月28日，《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》正式对外发布。
2021年8月20日，十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》，2021年11月1日起施行。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
㈦ 怎样使用OpenCV进行人脸识别
不知道你说的人脸识别是识别出来是某个人还是只是在图像中检测出人脸。
刚用opencv完成对自己的人脸识别，但是还需要继续优化。说一下大致步骤吧：
1、首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。
2、把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。只有下面这三句：
Ptr<FaceRecognizer>model=createEigenFaceRecognizer();
model->train(images,labels);
model->save("MyFacePCAModel.xml");
3、然后打开摄像头进行人脸检测，就是框出人脸的位置。人脸检测模型是opencv自带的。
CascadeClassifiercascade;
cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");
这是加载的方法。
cascade.detectMultiScale(gray,faces,
1.1,2,0
//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT
//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH
|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,
Size(30,30));
这是检测的方法。这里检测得到的就是一个一个的人脸的矩形框，然后用画矩形的方法把它们画出来就行了。
4、然后就是对检测到的人脸进行识别了，用我们刚才训练好的人脸模型。加载：
Ptr<FaceRecognizer>modelPCA=createEigenFaceRecognizer();
modelPCA->load("MyFacePCAModel.xml");
检测：
intpredictPCA=0;
if(face.rows>=120)
{
resize(face,face_test,Size(92,112));
}
if(!face_test.empty())
{
predictPCA=modelPCA->predict(face_test);
}
如果预测结果等于标记结果，说明识别正确。
大致流程就这样了，如果你对opencv有了一定的了解，应该能看懂了。没看懂只能私聊了。
第一次回答这么长，自己都有点不习惯。
㈧ 人脸识别解除方法教程
摘要 你好亲，很高兴为您解答想要关闭人脸识别功能，首先需要点击桌面上的【设置】功能。2.接着再点击【设置】页面中的【生物识别和密码】功能。3.之后再点击【生物识别和密码】页面中的【人脸识别】功能。4.进入到【人脸识别】页面后，接着再点击【删除面部数据】功能5.此时在页面底部会弹出【删除面部数据】对话框，接着再点击对话框中的【删除】功能。
㈨ 如何强解人脸
1.注入应用绕过活体检测：通过注入应用的方式来篡改程序，在注入过程中，他首先在程序中布置一个了断点，通过不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，从而绕过所谓的活体检测功能，使用一张静态照片就可以通过人脸识别，来达到最终的绕过活体检测的效果。
2.视频攻击绕过活体检测:只需要安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片，输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。
3. 三维建模绕过云端检测：通过网上下载的用来制作3D建模的软件，参照照片中的脸部特征，在短时间内就做出了对应的 3D 建模图像，人脸检测软件对比结果显示，这两个在短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17 %和 86.71%，可以用来破解一般的人脸识别。
4.脸部模具绕过云端检测:3D打印模型虽然只采用了一种材料，打印出来的人脸模型颜色会过于单一,但是通过后期手工的打磨，一样是可以增加识别的成功率。
5.利用接口防护不当和各种奇葩的设计缺陷:部分APP在使用上传人脸图像时，没有对图像数据进行签名，导致图片可以被工具截获然后篡改，而有的则是在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施破解。
㈩ 别人是怎么破解人脸的
1、视频攻击绕过活体检测。只需要安装一个能将人脸照片制作成视频的手机软件，然后找到对方的一张正面照片，输入软件中，就可以破解人脸识别。
2、注入应用绕过活体检测。通过注入应用的方式来篡改程序，不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，从而达到破解人脸识别的效果。